《Eview教程异方差》课件

教程异方差Eviews本教程介绍使用Eviews软件识别和处理异方差问题by异方差概述定义影响举例在回归分析中，如果误差项的方差在异方差会导致OLS估计量的方差偏例如，在分析家庭收入与消费支出之不同观测值之间不一致，则称模型存大，进而影响参数的显著性检验和置间的关系时，高收入家庭的消费支出在异方差简而言之，就是误差项的信区间波动性可能更大，导致误差项方差更方差随着自变量的变化而变化大异方差的定义和特点定义特点指回归模型中误差项的方差随着自变量的变化而变化误差项的方差不再是常数，而是随自变量的变化而变化，导致回归系数的估计量不再是最佳线性无偏估计量异方差的成因数据点分布不均匀变量之间相关性模型设定错误当数据点在回归线上分布不均匀时，当解释变量与误差项存在相关性时，如果模型设定错误，例如遗漏了重要误差项的方差可能随解释变量的变化会导致误差项的方差随解释变量的变的解释变量，也会导致异方差的出现而变化化而变化检验异方差的方法图形检验统计检验观察残差的散点图，查看残包括Goldfeld-Quandt检差是否随着自变量的变化而验、Breusch-Pagan检验变化、White检验等白公式和修正白公式白公式是一种检验异方差的经典修正白公式是对白公式的改进，方法它基于残差平方与自变量它考虑了自变量之间的相关性，的回归提高了检验的精确性异方差稳健估计稳健标准误稳健方法异方差会影响OLS回归估计稳健标准误的计算方法可以的标准误，导致假设检验结克服异方差的影响，提供更果不准确可靠的估计常用方法常用的稳健标准误估计方法包括Huber-White标准误、Newey-West标准误等加权最小二乘法回归处理异方差权重降低影响加权最小二乘法WLS是处理异方差根据误差方差的倒数为每个观测值赋减少误差方差大的观测值的影响，提的一种常用方法予权重高估计的效率标准误修正Newey-West标准误修正时间序列数据回归模型Newey-West当数据存在自相关或异方差时，传统Newey-West修正方法通过考虑数据该方法在时间序列数据分析中尤为重的标准误估计可能不准确中的自相关和异方差来调整标准误要，可以提供更准确的统计推断广义最小二乘法GLS模型假设变换数据12GLS假设误差项的方差-协对原始数据进行线性变换方差矩阵已知，消除异方差估计参数3对变换后的数据进行普通最小二乘法OLS回归极大似然估计利用已知样本信息估计模型参数通过构造似然函数，并求其最大，使得样本出现的概率最大值来求解参数适用于各种类型的数据，包括时间序列数据、横截面数据等和模型ARCH GARCH自回归条件异方差广义自回归条件异方差ARCH GARCHARCH模型假设误差项的方差依赖于过去误差项的平方GARCH模型扩展了ARCH模型，将过去的方差也纳入模型模型ARCH-M异方差与均值的关系模型设定ARCH-M模型考虑了条件方该模型假设误差项的方差取差与均值之间的关系决于模型的解释变量应用场景适用于研究金融资产收益率的波动性与均值之间的关系指数模型GARCH波动率变化持久性12指数GARCH模型假设波动该模型允许波动率的持久率的变化是根据过去波动性，这意味着过去的高波率的指数函数决定的动率可能会导致未来的高波动率非对称性3指数GARCH模型可以捕捉到负面冲击对波动率的影响比正面冲击更大的现象和模型TGARCH EGARCHTGARCHEGARCH模型允许异方差随着时间的推移模型考虑了对称性和非对称性，而变化，并对负面冲击更为敏感允许异方差不仅随时间变化，还它可以捕获收益率波动在金融取决于先前收益率的变化它能市场中常见的“杠杆效应”够更好地捕捉到收益率波动的非对称性和持久性动态条件相关模型GARCH应用场景DCC-GARCH是GARCH模型的扩展，允许时间序列之间的条件相关性广泛应用于金融风险管理、资产配置和投资组合优化随时间变化多元模型GARCH捕获资产之间的波动性依赖关系投资组合优化风险管理和预测多元GARCH模型适用于分析多个金融通过了解资产之间的协方差变化，可多元GARCH模型有助于预测多个资产资产之间的波动性动态和依赖关系以优化投资组合的风险管理的未来波动性，并进行更精准的风险管理模型DCC-GARCH动态相关性多资产组合DCC-GARCH模型能够捕捉该模型特别适用于多资产投到资产收益率之间动态变化资组合的风险管理和资产配的协方差结构，即使在低频置，因为它考虑了资产之间数据中也是如此的动态相关性模型估计DCC-GARCH模型的估计通常使用最大似然方法进行，该方法利用了所有可用信息来获得最佳的模型参数模型BEKK-GARCH多元模型矩阵形式GARCHBEKK-GARCH模型是一种它以矩阵的形式表达，能够能够处理多个资产的波动性更好地描述多元时间序列的，并且可以捕捉到不同资产波动性之间的协方差关系参数估计与其他多元GARCH模型相比，BEKK-GARCH模型更容易进行参数估计模型VARMA-GARCH结合时间序列分析提高模型预测能力广泛应用于金融领域VARMA-GARCH模型可以同时考虑该模型能够更好地捕捉到时间序列数VARMA-GARCH模型被广泛应用于时间序列数据中自相关和异方差现象据的动态特征，从而提高预测的准确金融风险管理、资产定价和投资组合性优化异方差的检测和诊断图形检测统计检验残差图和散点图可以直观地观察Goldfeld-Quandt、Breusch-数据是否有异方差Pagan、White等检验可以帮助确定数据是否违反了同方差假设基于图形的检测方法残差图散点图观察残差与自变量或预测值绘制因变量与自变量的散点的图形，判断是否存在异方图，观察数据点的分布是否差趋势，例如残差随着自变均匀，是否存在明显的不均量或预测值的增加而增加或匀性，如部分数据点集中在减少某个区域，而其他区域数据点稀疏检验Goldfeld-Quandt数据拆分回归分析将样本数据分成两部分，确保两分别对两部分数据进行回归分析部分数据的样本量相等，得到两个残差平方和检验统计量计算检验统计量，并与临界值比较，得出检验结论检验Breusch-Pagan假设检验辅助回归Breusch-Pagan检验是用来该检验通过对残差平方进行检验线性回归模型中是否存辅助回归，来判断误差项方在异方差的假设检验差是否与解释变量相关统计量检验统计量服从卡方分布，根据检验结果可以判断是否拒绝零假设检验White步骤操作EviewsWhite检验是一种非参数检验，它假设误差项的方差与解释变量的在Eviews中，可以通过以下步骤进行White检验

1.在回归结果窗平方和交叉项相关检验步骤包括

1.估计回归模型

2.计算残差平口中选择ViewResidual DiagnosticsHeteroskedasticity方

3.使用残差平方作为被解释变量，解释变量以及其平方和交叉项TestWhite

2.在弹出的对话框中选择解释变量，并点击“OK”作为解释变量进行回归

4.如果R平方值显著，则拒绝原假设，说明按钮

3.Eviews将显示White检验的结果，包括F统计量和P值存在异方差检验Glejser方法步骤Glejser检验通过回归残差的绝对值或平方根来检验异方差首先，估计原始回归模型并获得残差然后，将残差的绝对值或平方根作为因变量，并回归到解释变量上如果回归系数显著，则表明存在异方差异方差修正的建模策略数据转换加权最小二乘法稳健回归对数据进行转换，例如对数转换或平根据方差的大小对每个观测值赋予不使用稳健回归方法，例如最小绝对偏方根转换，可以帮助稳定方差同的权重，可以减少异方差的影响差回归，可以减少异常值对回归结果的影响总结回顾异方差的影响异方差的检验方法导致参数估计值偏差，标准图形法，白公式检验，误估计不准确，假设检验结Breusch-Pagan检验，果不可靠White检验等异方差的修正方法加权最小二乘法，稳健标准误估计，广义最小二乘法等练习和问答本节课我们学习了Eviews中异方差的检测和处理方法通过对异方差问题的了解，我们可以更好地理解回归分析中的误差项分布，并根据实际情况采取相应的措施来提高模型的准确性和可靠性在接下来的课程中，我们将继续学习Eviews的其他功能，深入研究计量经济学模型的构建和应用为了巩固学习成果，我们准备了一些练习题供大家练习此外，我们也欢迎大家提出疑问，我们将竭诚解答。